pid是什么意思(自动控制算法PID)
生活中的一些小电器，无人机飞行姿态和飞行速度的控制等。，都适用于PID——PID控制是自动控制原理中的经典算法。
我们经常会看到这种设备，只是不去关注它，不去发现它，不去深入探索，不去主动搜索它的原理。
为什么产品经理需要保持强烈的好奇心？发现生活中和身边的美好，发掘为我所用。
比如我们家的恒温热水器，小米的平衡车，我们经常说的产品，比如自动驾驶，无人机，扫街车，消防服务机器人等等，应用非常广泛。
无论你是否学过控制理论，只要涉及到机电一体化系统，你一定会接触到PID控制算法。
为什么需要PID控制器？
你一定用过恒温水壶。你想让水壶里的水保持恒温。回到家，拿起来喝。你不需要等水慢慢烧开，然后等水冷却到适合啜饮的温度。
这时候就需要一个算法，先把水温加热到目标位置附近，可以“预见”水温的变化趋势，然后根据各种环境因素造成的误差进行调整，维持设定的目标。
当然热水壶不需要那么高的精度，可能只有用PD才能做到。
那比如说在自动驾驶中，需要非常精确的控制汽车以设定的速度行驶，或者让汽车保持在固定的车道上。
现在你知道PID是什么了吧！
接下来，我们来了解一下他的原理。
一、什么是PID及其原理1.PID是什么？
PID，比例比例、积分积分、微分的缩写；比例微分控制，简称PID控制。
简单来说就是根据给定值和实际输出值形成控制偏差，将偏差通过比例、积分、微分线性组合形成控制量来控制被控对象。
传统的PID控制器是线性控制器。
2.PID原理
通用PID控制原理图:
该系统由PID控制器和被控对象(通常是执行机构，如电机等)组成。).
既然知道了PID控制器的工作原理，为什么还需要三个环节:比例、积分、微分？具体功能是什么？
比例环节:当被控对象的状态与目标不同时，控制器产生控制，使被控对象向目标逼近。所以这是根据目标差距进行的比例调整。
微分环节:当被控对象越来越接近目标时，当然不能按照给定的比例调节量执行。因此，介绍了对未来趋势的判断。
积分环节:当比例和微分环节控制达到预定目标时，校正一段时间内的静态误差。
从时间上看，比例函数是控制当前系统误差，积分函数是控制系统误差的历史，微分函数反映系统误差的变化趋势。三者的结合，是过去、现在、未来的完美结合。
百度引用的标准解释:
比例环节:控制系统的偏差信号e(t)立即按比例反映出来。一旦出现偏差，控制器立即产生控制动作以减小误差。当偏差e=0时，控制效果也为0；因此，比例控制是基于偏差调节，即微分调节。
积分环节:可以记忆误差，主要用于消除静态误差，提高系统的无误差度。积分函数的强度取决于积分时间常数Ti。Ti越大，积分作用越弱，反之亦然。
微分环节:能够反映偏差信号的变化趋势(变化率)，能够在偏差信号值变得过大之前，向系统引入有效的早期校正信号，从而加快系统的动作速度，减少调整时间。
这个例子有点极端。假设你想在高速公路上跟你前面的车走100米的距离，假设你前面的车是靠自动驾驶以固定速度巡航。
这时候你把三个环节想成你自己=比例，你的另外两个兄弟，一个是分化，一个是整合。
现在你的两辆车之间的距离是300米。如果你踩油门，汽车会迅速加速，开始接近目标。
你的车正在慢慢接近100米的目标。
这时，你哥微分说，“哥，慢点，慢点！！快到了。”这就是分化的作用，对未来的判断和控制。
我相信你不会一下子调整好这个离车距离。可能你一会儿不到100米，一会儿超过100米。
就这样，你和你哥来回调整，最后把车距调整到了100m左右(很极端，人是不可能做到的)。
但有坑洞、风阻、上坡等环境干扰因素。
这时，你那位很久没说话的哥哥“分”出场了。他一直在监测你平稳行驶(跟车100米的平稳状态)的误差，然后计算并告诉你该给多大的油门。
至此，我想我应该对PID有了初步的了解。
接下来，我们举一个稍微详细一点的例子来了解PID的三个环节是如何工作的。
二、PID的三个环节是如何工作的
我们就拿大热的自动驾驶仪做个简单的例子。自动驾驶有两个直观的应用，一个是保持固定车道，一个是保持固定速度。
保持固定车道是控制方向盘，保持固定速度是控制油门；这两种都比较直观，我们就以定速(定速巡航)为简单例子。
定速巡航也是一项非常成熟的技术，已经成为很多中低端车型的标配。
1.先说P-比例调节。
现在我们想让我们的车在高速公路上保持100km/h的速度行驶，目前的速度是40 km/h。
有三种 *** 可以达到100km/h:
踩下油门，车速迅速增加，最快接近100km/h；
轻踩油门，中速，以平缓的速度接近100km/h；
慢慢踩油门，车速慢，以更慢的速度接近100km/h。
